【摘 要】
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雾霾天气下拍摄收集的图像和视频能见度低，图像质量大幅下降，影响目标检测等高级计算机视觉任务检测精度。目前暗通道、DehazeNet、AOD-Net等去雾方法存在有雾残留、色差较大等问题。为解决以上问题，提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的图像去雾方法——CGAN-dense。其生成器设计密集块结构以增加特征利用率，提高去雾细节保持效果；判别器使用34×34的PatchGAN进行分块判定，优化图像
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雾霾天气下拍摄收集的图像和视频能见度低，图像质量大幅下降，影响目标检测等高级计算机视觉任务检测精度。目前暗通道、DehazeNet、AOD-Net等去雾方法存在有雾残留、色差较大等问题。为解决以上问题，提出基于条件生成对抗网络(CGAN)的图像去雾方法——CGAN-dense。其生成器设计密集块结构以增加特征利用率，提高去雾细节保持效果；判别器使用34×34的PatchGAN进行分块判定，优化图像分辨率；损失函数增加内容损失，减少像素级别损失。在合成有雾数据集Hazy Dataset中，所提方法的峰
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为了打破基于流程库的流程建模推荐方法中路径和图结构的限制，为建模者从流程库中提取更多有用的推荐信息，进而辅助建模者建立更高质量的业务流程模型，提出了一种基于行为轮廓定义业务目标实现规则的流程建模推荐方法。首先，通过业务陈述制定用于形式化及抽象化表达业务交互规则的目标轮廓矩阵；接着，通过其与行为轮廓矩阵集中全部行为轮廓矩阵的比对，找出流程库中所有满足目标轮廓矩阵的流程作为候选流程集；最后，通过行为轮
针对工业系统变量之间存在动态和相互关联特性导致关键变量预测精度降低问题，提出一种互信息深度堆叠稀疏自编码数据特征网络(Mutual Information- Deep Stack Sparse Auto-Encoder， MI-DSSAE)结合深度长短期记忆(Deep LSTM， DLSTM)预测模型。MI-DSSAE模型对稀疏编码器改进，采用堆叠稀疏编码器结构，引入互信息作为重构损失权重，对多个
以福建省为研究区，采用土地利用数据、夜间灯光遥感数据，并增加热红外遥感数据考虑地表温度信息，尝试实现第二、第三产业增加值的空间化。研究结果表明：相比于土地利用数据+夜间灯光遥感数据方法，本文方法构建的第二、第三产业增加值空间化模型（R~(2)分别为0.966、0.870）均优于前者（R分别为0.743、0.776），平均相对误差（MRE）分别约20.45%和19.82%，也均显著优于前者（72.6
在非典型植胶区，合理的人为管理措施在保证天然橡胶稳产高产方面发挥重要作用。而掌握土壤化学肥力状况是实施合理人为管理措施的前提。本研究采用主成分分析方法结合海南省主要植胶市县144份土壤样品数据，并以其中的土壤pH值、有机质、全氮、速效磷和速效钾5项因子为评价指标对胶园土壤化学肥力进行评价与分析。结果表明：（1）主要植胶市县土壤化学肥力综合得分IFI范围为-9.08～16.79，依据综合得分结合wa
针对内存数据在攻击行为发生后会发生改变，而传统完整性度量系统使用基准值度量方法存在检测率低、灵活性不足等问题，提出一种基于多BP神经网络的内存组合特征分类方法，将内存数据通过度量对象提取算法提取特征值，分别使用不同的BP神经网络进行训练，然后再通过一个BP神经网络进行汇总，得到操作系统安全状况评分。该方法与传统使用基准值的完整性度量方法相比，检测准确率与普适性有较大提升。并且通过实验结果表明，多B
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